No contexto do Big Data e dos pipelines de dados, a validação de dados desempenha um papel essencial. Trata-se de um processo cuidadosamente planejado para assegurar que os dados coletados ou processados atendam a padrões, critérios e formatos previamente definidos. Antes de avançarem para análises, relatórios ou modelos de machine learning, os dados passam por um rigoroso "pente fino", garantindo sua qualidade e consistência. Essa validação é um ponto de verificação crucial, pois dados incorretos podem levar a decisões desastrosas, análises equivocadas e, no caso de organizações reguladas, até mesmo implicações legais.

A importância desse processo vai além da simples identificação de erros. Ele é o alicerce que garante a confiança organizacional em seus dados. Imagine confiar em dados que não foram verificados — erros simples como valores ausentes ou inconsistências entre tabelas podem comprometer resultados inteiros. Além disso, a automação do processo de validação reduz a intervenção manual, tornando-o mais eficiente e prevenindo gargalos em pipelines complexos. Quando feito corretamente, ele também garante conformidade com requisitos regulatórios e políticas internas, indispensáveis em setores como saúde, finanças e tecnologia.

O Great Expectations (GX) é uma ferramenta de código aberto projetada para tornar todo o processo de validação e garantia de qualidade de dados mais acessível, automatizado e eficiente. Ele resolve desafios enfrentados por equipes de ciência de dados e engenharia ao lidar com pipelines complexos, como falta de visibilidade sobre a qualidade dos dados e dificuldades para integrar verificações contínuas nos fluxos de trabalho.

No coração do Great Expectations está o conceito de "expectativas". Essas expectativas são, essencialmente, regras que definem como os dados devem se comportar. Elas podem ser simples, como "esta coluna não deve conter valores nulos", ou sofisticadas, como "os valores desta coluna devem estar em um intervalo entre 0 e 100, com uma média esperada de 50". A flexibilidade para definir regras específicas torna o GX uma ferramenta poderosa para atender às diversas necessidades de validação de dados.

Uma das características mais marcantes da ferramenta é sua capacidade de gerar relatórios interativos, conhecidos como Data Docs. Esses relatórios não apenas documentam a qualidade dos dados, mas também permitem uma análise visual das validações realizadas, facilitando a comunicação entre equipes técnicas e não técnicas. Eles são ideais para promover transparência em organizações onde a qualidade dos dados é crítica.

A arquitetura do Great Expectations foi projetada para ser modular e adaptável. Ela é composta por três elementos principais:

Esses componentes trabalham juntos para criar um fluxo de trabalho que começa com a definição de expectativas, passa pela validação dos dados e culmina na geração de relatórios que documentam e monitoram a qualidade dos dados ao longo do tempo.

A filosofia do Great Expectations é simples, mas transformadora: permitir que as organizações definam e validem o que esperam de seus dados de maneira estruturada e reutilizável. Ele formaliza essas expectativas em um formato configurável, frequentemente representado em JSON, permitindo fácil manutenção e integração com outras ferramentas. Com um catálogo de mais de 70 tipos de expectativas predefinidas, o GX cobre a maioria das necessidades de validação de dados. Além disso, é possível criar expectativas personalizadas para casos específicos, garantindo flexibilidade e escalabilidade.

O Great Expectations oferece uma série de recursos que o destacam como uma solução robusta para validação de dados:

O Great Expectations é mais do que uma ferramenta de validação; é um marco na evolução da garantia de qualidade de dados, oferecendo soluções claras para desafios complexos.

O Great Expectations foi desenvolvido em Python, aproveitando a popularidade e versatilidade da linguagem para facilitar sua integração em pipelines de dados. Python é amplamente utilizado por cientistas de dados e engenheiros, tornando o GX acessível e fácil de adotar.